一、计算平均值的分布
1. 均匀分布
从0-1选任意值，概率都相等
计算一组数据集的平均值，在右边绘制直方图
在搜集更多的样本，每增加一次样本，绘制一个直方图
增加更多的样本
会发现平均值的直方图，正好是我们之前学到的正态分布。
需要注意：
这些平均值是用均匀分布的数据计算出来的
但是，平均值本身不是均匀分布的，而是正态分布的。
2. 指数分布
计算一组数据的平均值，在右边绘制直方图
继续增加样本量，我们就会得到一个熟悉的分布
需要注意：
这些平均值是用指数分布的数据计算出来的
但是，平均值本身不是指数分布的，而是正态分布的。
其实，不管是什么分布，最后的平均值分布都是正态分布的。
二、这个发现有什么用呢？
因为我们知道样本的平均值是正态分布的，所有就不必太担心样品来源数据的分布情况。
我们都可以用平均值的正态分布来确定置信区间。
通过T检验（t-test），从中我们可以判断两个样本的平均值是否有差异。
通过方差分析（ANOVA），从中我们可以判断三个以上样本的平均值是否有差异。
可以做几乎所有使用样本平均值的统计检验。为了使中心极限定理从根本上起作用，必须能够从样本中计算出平均值。
有些其他领域的人认为为了保证中心极限定理的正确性，样本大小必须至少为30。 这个只是一个被认为安全的经验法则，并不是一个必须遵守的规定。
致谢：
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